Fairness of machine learning algorithms for predicting foregone preventive dental care for adults (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: CHIAVEGATTO FILHO, ALEXANDRE DIAS PORTO - FSP ; SILVA, GABRIEL FERREIRA DOS SANTOS - FSP
- Unidade: FSP
- DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2023.41625
- Subjects: SAÚDE BUCAL; SERVIÇOS DE SAÚDE BUCAL; PREVENÇÃO DE DOENÇAS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ADULTOS; ESTADOS UNIDOS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Jama Network Open
- ISSN: 2574-3805
- Volume/Número/Paginação/Ano: v.6, n.11, art. e2341625 [12p.], 2023
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
SCHUCH, Helena Silveira et al. Fairness of machine learning algorithms for predicting foregone preventive dental care for adults. Jama Network Open, v. 6, n. 11, p. art. e2341625 [12], 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2023.41625. Acesso em: 10 maio 2026. -
APA
Schuch, H. S., Furtado, M., Silva, G. F. dos S., Kawachi, I., Chiavegatto Filho, A. D. P., & Elani, H. W. (2023). Fairness of machine learning algorithms for predicting foregone preventive dental care for adults. Jama Network Open, 6( 11), art. e2341625 [12]. doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.41625 -
NLM
Schuch HS, Furtado M, Silva GF dos S, Kawachi I, Chiavegatto Filho ADP, Elani HW. Fairness of machine learning algorithms for predicting foregone preventive dental care for adults [Internet]. Jama Network Open. 2023 ;6( 11): art. e2341625 [12].[citado 2026 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2023.41625 -
Vancouver
Schuch HS, Furtado M, Silva GF dos S, Kawachi I, Chiavegatto Filho ADP, Elani HW. Fairness of machine learning algorithms for predicting foregone preventive dental care for adults [Internet]. Jama Network Open. 2023 ;6( 11): art. e2341625 [12].[citado 2026 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2023.41625 - Development and evaluation of machine learning training strategies for neonatal mortality prediction using multicountry data
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